개요
Shutterstock(NYSE: SSTK)은 150개 이상의 국가에서 대규모로 운영되는 글로벌 크리에이티브 콘텐츠 기업으로, 장애 대응 프로세스의 효율성과 정확성을 높이고자 했습니다. Shutterstock은 전 세계 엔터프라이즈, 미디어 기업, 크리에이터의 크리에이티브 워크플로를 지원하며, 라이선스 이미지, 영상, 음악, AI 생성 콘텐츠를 제공합니다. 마케팅, 미디어, 디지털 프로덕션 전반에서 150만 명 이상의 고객을 지원하는 Shutterstock에게 안정성은 고객 신뢰와 비즈니스 성과를 지키는 핵심 요소입니다. 300명 이상의 엔지니어와 기술 운영 담당자가 수백만 명의 고객이 사용하는 복잡한 상시 운영 디지털 플랫폼을 관리하는 만큼, 안정적인 서비스 운영은 매우 중요했습니다. 안정성은 고객 신뢰와 비즈니스 성과를 지키는 핵심 요소입니다. 300명 이상의 엔지니어와 기술 운영 담당자가 수백만 명의 고객이 사용하는 복잡한 상시 운영 디지털 플랫폼을 관리하는 만큼, 안인장애 대응의 정확도와 속도는 매우 중요했습니다.입
Shutterstock의 디지털 인프라가 확장되면서, 서비스 품질 저하와 운영 차질을 막기 위해 인시던트 대응에는 더 빠르고 정확한 컨텍스트와 분산 시스템 전반의 조율이 필요해졌습니다. Shutterstock은 장애를 식별하고, 분석하고, 조직 전반에 공유하는 방식을 개선하기 위해 Vibe OnCall을 도입했습니다. Vibe OnCall을 통해 Shutterstock은 24시간 동작하는 실시간 AI 인시던트 커맨더 (Incident Commander)를 운영하게 되었고, 탐지, 조율, 컨텍스트 정리를 자동화하는 동시에 장애 지식을 축적해 더 빠른 해결과 지속적인 안정성 개선을 추진할 수 있었습니다.
당시 과제
Vibe OnCall을 도입하기 전, Shutterstock은 PagerDuty와 Jira 같은 기존 장애 관리 도구와 여러 곳에 흩어진 정보에 의존해 수동으로 상황을 업데이트하는 경우가 많았습니다. 이러한 도구들은 알림과 티켓을 기록하는 데는 유용했지만, 장애 시간의 상당 부분은 기술적 진단 자체보다 사람과 시스템 사이의 조율, 커뮤니케이션, 컨텍스트 수집에 쓰였습니다. 특히 여러 지역과 시간대에서 운영되는 글로벌 분산 팀의 경우, 장애 상황을 모두가 실시간으로 같은 맥락에서 이해하기 어려웠습니다.
Shutterstock에서 장애가 에스컬레이션되면 Tier 1 온콜 엔지니어, Tier 2 서비스 오너, 인시던트 커맨더, 리더십 이해관계자 등 여러 단계의 대응자가 관여합니다. 각 역할에는 빠르고 정확한 컨텍스트가 필요합니다. 기존에는 진행 중인 장애 상황에서 엔지니어들이 Slack 채널, 브리지 콜, 티켓, 대시보드 전반에서 “무슨 일이 일어나고 있나요?”, “무엇이 영향을 받고 있나요?”, “누가 대응 중인가요?” 같은 질문에 반복적으로 답해야 했습니다. 이로 인해 근본 원인 파악이 늦어지고, 경영진과 더 넓은 사용자 커뮤니티에 적시에 업데이트를 전달하는 데도 지연이 발생했습니다. 대응자들은 문제를 조사하는 동시에 다른 사람들에게 공유할 내용을 정리해야 했고, 이는 인지 부담을 높이고 전체 해결 속도를 늦췄습니다. 장애가 여러 지역을 넘나들 때는 팀 간 인수인계 과정에서 커뮤니케이션 공백, 일관되지 않은 상태 업데이트, 경영진의 가시성 지연이 자주 발생했습니다.
시간이 지나면서 이러한 패턴은 알림 피로와 대응자 번아웃으로 이어졌습니다. 엔지니어들은 기술 문제를 해결하는 것뿐 아니라, 도구와 팀, 이해관계자 사이에서 정보를 전달하는 역할까지 맡아야 했습니다. 지속적으로 업데이트되는 하나의 신뢰할 수 있는 기준 정보가 없었기 때문에 인시던트 커맨더와 리더는 반복적인 수동 확인 없이 인시던트의 최신 상태를 신뢰하기 어려웠습니다. Shutterstock 팀에는 MTTD와 MTTR을 줄일 수 있는 솔루션이 필요했습니다. 단순히 초기 분석을 빠르게 하는 것뿐 아니라, 장애 시간을 길게 만드는 조율, 리포팅, 가시성의 공백까지 줄여야 했습니다.
주요 성과
MTTD / MTTR 감소
2025년 4분기에 탐지된 이상 신호
장애당 소요 시간 감소
장애 요약 정확도
Vibe OnCall로 해결한 방식
Shutterstock은 Vibe OnCall을 장애 운영 워크플로에 통합해, 진행 중인 장애의 탐지, 초기 분석, 조율, 리포팅을 자동화했습니다. Vibe OnCall은 실시간 AI 인시던트 커맨더처럼 동작하며, 이벤트 데이터를 지속적으로 분석하고 여러 시스템의 신호를 연결해 실행 가능한 인사이트를 제공합니다. 이를 통해 Tier 1 트리아지와 에스컬레이션을 더 빠르게 진행할 수 있었습니다. 또한 최신 장애 컨텍스트를 지속적으로 수집하고 정리해 더 정확한 에스컬레이션 라우팅을 지원했고, Tier 2와 시니어 대응자는 수동으로 컨텍스트를 모으는 대신 더 깊은 분석에 집중할 수 있었습니다.
Vibe OnCall은 데이터를 무작정 수집하는 방식이 아니라, 장애 라이프사이클 전반에서 지속적으로 동작했습니다. PagerDuty 장애를 감지하고, Slack에서 장애 관련 신호와 대화를 모니터링하며, 필요한 에스컬레이션을 적절한 팀에 연결했습니다. 또한 Backstage에서 서비스 오너십과 의존성 컨텍스트를 가져와 영향을 받은 서비스와 관련 팀을 식별했습니다. Jira를 통해 대응자는 관련 액션 아이템을 직접 관리할 수 있었고, Vibe OnCall은 Confluence의 런북과 운영 가이드를 참고해 적절한 다음 조치를 추천했습니다. 알림, 로그, 대화, 과거 인시던트 데이터는 하나의 지속적으로 업데이트되는 뷰로 연결되었습니다.
장애가 진행되는 동안 Vibe OnCall은 리더십이 바로 활용할 수 있는 장애 리포트를 자동으로 생성했습니다. 이 리포트에는 근본 원인, 대응 타임라인, 오너십, 다음 조치가 포함되었습니다. 이를 통해 반복적인 수동 업데이트가 줄었고, 리더들은 장애 상태를 신뢰할 수 있는 실시간 뷰로 확인할 수 있었습니다. 결과적으로 대응 효율이 높아지고, 장애 처리 방식이 더 일관되었으며, 장기적인 안정성 개선에도 기여했습니다.
Vibe OnCall은 장애 대응을 수동 조율 중심에서 실시간 AI 기반 인시던트 커맨드 방식으로 전환했습니다.
프리미엄 파트너십 서비스
Vibranium 팀은 Shutterstock과 긴밀히 협업하며, Vibe OnCall이 대규모 글로벌 조직의 실제 장애 대응 방식에 맞게 동작하도록 조정했습니다. 새로운 도구나 프로세스를 추가하기보다, Vibe OnCall은 Shutterstock이 이미 사용하던 시스템과 커뮤니케이션 채널 안에 직접 통합되었습니다. 이 협업은 실제 워크플로, 온콜 운영, 투명한 피드백 사이클을 중심으로 한 밀도 높은 맞춤형 파트너십이었습니다.
실제 장애를 함께 살펴보며, Vibranium과 Shutterstock은 기술적 진단 외에도 반복적으로 발생하는 마찰을 발견했습니다. 대표적인 문제는 엔지니어와 인시던트 커맨더가 대응 중간에 티켓을 새로 만들거나 업데이트해야 한다는 점이었습니다. 필요한 컨텍스트는 이미 알림, Slack 대화, 브리지 콜에 존재했지만, 이를 다시 티켓으로 옮기는 작업은 수동으로 이루어졌습니다. 이러한 수동 작업은 중요한 순간에 원인 파악을 방해하고 인지 부담을 높였습니다. 이에 따라 Vibe OnCall은 Shutterstock의 워크플로 안에서 장애 티켓을 자동으로 생성하고 업데이트하도록 설계되었습니다. 신호, 오너십, 타임라인, 주요 의사결정과 같은 실시간 컨텍스트도 티켓에 함께 반영했습니다.
이 협업은 운영상의 불편함을 확장 가능한 개선으로 전환한 실제 파트너십이었습니다. 지속적인 피드백은 적절한 런북 식별, 에스컬레이션 경로 개선, 과거 패턴 노출, 과거 장애 기반 모의 훈련 지원과 같은 개선으로 이어졌습니다. 그 결과, Shutterstock은 더 정교하게 맞춤화된 운영 경험을 얻었습니다. Vibe OnCall은 엔지니어에게는 더 직관적인 장애 대응을, 인시던트 커맨더에게는 더 효과적인 조율을, 경영진에게는 더 투명한 가시성을 제공했습니다. 동시에 Shutterstock의 기존 도구와 프로세스에 자연스럽게 통합되어 조직 전반의 안정성을 강화했습니다.
